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网易云音乐:基于飞桨分布式图学习 PGL 的推荐系统优化之路

在“精准推荐者得民心”的今天,推荐系统已成为各大互联网公司的标配。但由于现实中很多数据是非欧氏空间生成的(例如,社交网络、信息网络等),一些复杂场景下的业务需求很难通过协同过滤等基于历史行为挖掘用户或产品相似性的传统算法来满足。图神经网络作为一种约束性较少、极其灵活的数据表征方式,在深度学习各主要领域中崭露头角,一系列图学习模型涌现并得到越来越多的应用。 网易云音乐在推荐领域的探索 作为国民级的音乐App,网易云音乐很久之前就将定位从传统的音乐工具软件转移到音乐内容社区,致力于联结泛音乐产品与用户,打造最懂用户的音乐 App。在音乐内容社区中,直播可以说是用户参与度极高的场景了,云音乐内部投入了大量的人力物力以求将匹配度更高的主播推荐给用户,但仍然面临多重严峻的挑战。 如何破解历史行为稀少的用户冷启动问题 众所周知,推荐系统的整体框架主要包括召回、粗排和精排3个部分。其中,最底层的召回模型具有举足轻重的作用,而成功的召回推理需要依赖充足的历史数据。但在云音乐的业务场景中,通过站内广告看到直播推荐的用户很大比例是直播功能的新用户,即没有产生过观看直播行为数据的用户。如何向这类数据稀疏的用...

【高手问答汇总】聊聊图数据库 Nebula Graph

将数据资产视为公司重要资产是企业的共识,数据的产生、存储、消费…每个数据流动环节都不可忽视。伴随着企业业务的多元化,一方面业务数据量激增,另一方面,数据不统一、数据孤岛、数据价值被低估等问题也浮出水面,其根本原因在于忽视了数据之间的关联性。 图数据库技术的出现,为企业赋予了挖掘数据关联价值的能力。而大数据时代的图数据库,除了具备优秀的关联价值挖掘能力,还要应对海量数据的存储计算挑战。图数据库 Nebula Graph 应运而生,它是一款开源的分布式图数据库,其 shared-nothing 分布式架构和存储与计算分离的架构特性,使得它尤其擅长处理千亿顶点、万亿条边的超大规模数据集,同时保持毫秒级低延时。Nebula Graph 目前已应用在多家互联网头部企业的金融风控、数据治理、实时推荐、智能问答等业务场景。 资深图数据库技术专家,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 研发商欧若数网 CEO Sherman 在 03.08 - 03.14 期间同 开源中国·高手问答 的小伙伴们以「聊聊图数据库 Nebula Graph」为切入点展开讨论,包括:「Nebula Graph 的技...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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